华北电力大学房方教授团队提出电-热-氢综合能源系统的分布鲁棒优化方法

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推动实现“双碳”目标，能源是主战场，电力是主力军。实现能源系统的综合利用与协同发展是加快构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能新型电力系统的必然选择。华北电力大学房方教授团队考虑风光机组出力的不确定性，提出了一种电-热-氢综合能源系统分布鲁棒优化方法，并结合算例仿真验证了所提方法的有效性。

研究背景

2030年我国风电和太阳能发电总装机容量将达12亿千瓦以上，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上。然而，高比例可再生能源接入使得电力系统的安全运行面临巨大挑战。

储能是解决可再生能源消纳问题的关键，氢储能具有质量能量密度高、可长时间存储、过程无污染等优势，是极具潜力的新型大规模储能技术，应用氢储能的多能源系统是近年来的研究热点。

论文所解决的问题及意义

文章从氢储能和风光不确定性两个角度切入，研究电-热-氢综合能源系统的分布鲁棒优化问题。在氢储能方面，考虑其电、热、氢多种能源的耦合模型；在不确定性方面，结合随机优化和鲁棒优化的思想，提出分布鲁棒优化方法解决不确定优化问题。

论文方法及创新点

①氢储能

氢储能（Hydrogen Energy Storage，HES）模型如下图所示，其中电解槽消耗电能产生氢气，同时以水为工质将产生的热能参与到系统热循环中；燃料电池可以燃烧氢气发电为系统提供电能，也可以通过水将产生的热能输送给用户。HES中电、热、氢三种能量耦合，具有多能联供联储特性。

HES模型

②风光机组出力不确定性

椭球不确定集可以通过控制不确定度大小，调整优化结果的保守程度，提高不确定集的准确性。所以，文章假设风光机组可用出力的概率分布的矩信息属于一个椭球不确定集，考虑集合中可用出力在最坏分布情况下系统的最优决策。

在电力市场中，采用条件风险价值（Conditional Value at Risk，CVaR）方法量化风光不确定性风险具有广泛的研究和应用，但是其具有局限性。所以文章对CVaR方法进行改进，采用分布鲁棒条件风险价值（Distributionally Robust Conditional Value at Risk，DRCVaR）方法量化风光不确定性风险。

③分布鲁棒优化问题的博弈模型

电-热-氢综合能源系统的优化问题有两个决策主体，一是运行决策者，其所发出的调度指令能够平抑风光波动性对系统的影响，实现风光的高效消纳；二是大自然影响下的风光机组，其不确定性倾向于使电力系统运行状况恶化或使其运行成本升高。

考虑两者的博弈关系，以系统收益最大、全生命周期碳排放量最小和不确定性风险成本最小为目标，建立分布鲁棒优化问题的博弈模型。

博弈模型结构

④算例仿真

文章设置三个场景进行对比分析，场景1没有HES，采用DRCVaR方法量化不确定性；场景2有HES，采用CVaR方法量化不确定性；场景3有HES，采用DRCVaR方法量化不确定性。三个场景下各机组的电热出力如图所示。

场景1各机组的电热出力

场景2各机组的电热出力

场景3各机组的电热出力

为了对CVaR和DRCVaR方法的性能进行比较，本文设计了随机模拟试验。以经济风险评价两种方法处理风光机组出力不确定性的能力，经济风险的数越小其处理不确定性的能力越强。优化结果和随机模拟试验结果如下表所示。

经济分析

结论

算例表明，应用HES后，综合能源系统的总收益提高了1.4%，全生命周期碳排放量减少了2.9%；基于DRCVaR方法降低了风光不确定性给系统带来的风险。随着置信度的提升，系统总收益降低、不确定性风险增加、全生命周期碳排放量增加，因此需要决策者根据实际情况进行权衡，设置合理的置信水平以实现经济性、鲁棒性和碳减排的协调统一。

此外，本文采用的时间尺度是小时级，后续可以采用模型预测控制等方法，减小优化调度的时间尺度，提高系统的实时性。

团队介绍

研究人员隶属于华北电力大学控制与计算机工程学院。文章作者吴孟雪是华北电力大学控制与计算机工程学院硕士研究生，研究方向为综合能源系统优化。

文章的通讯作者为房方教授，博士生导师、华北电力大学副校长，兼任控制与计算机工程学院院长。研究团队长期从事发电过程建模、控制与优化，综合能源系统优化配置和能量管理，智能发电理论与技术等方面的科研与教学工作。作为负责人主持国家重点研发计划项目2项，国家重大专项（两机专项）课题1项，国家自然科学基金、北京市重点研发计划项目等各类政府、企业科研项目30余项，主持编制中国电机工程学会团体标准2项，出版英文专著1部。获国家科技进步奖二等奖1项、省部级科技奖励5项、日内瓦国际发明奖1项。

本工作成果发表在2023年第13期《电工技术学报》，论文标题为“计及风光不确定性的电-热-氢综合能源系统分布鲁棒优化”。本课题得到国家自然科学基金和国家重点研发计划的支持。

引用本文

吴孟雪, 房方. 计及风光不确定性的电-热-氢综合能源系统分布鲁棒优化[J]. 电工技术学报, 2023, 38(13): 3473-3485. Wu Mengxue, Fang Fang. Distributionally Robust Optimization of Electricity-Heat-Hydrogen Integrated Energy System with Wind and Solar Uncertainties. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(13): 3473-3485.

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